Applications des algorithmes d'auto-organisation à la classification et à la prévision

par Patrick Rousset

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Marie Cottrell.

Soutenue en 1999

à Paris 1 .


  • Résumé

    Les travaux scientifiques nécessitent souvent une confrontation entre les nouvelles techniques et celles existantes. On aura également cette exigence dans la suite, c'est pourquoi il peut être intéressant de faire un point sommaire sur l'évolution des outils statistiques et de se demander ce que l'on attend d'une nouveauté. En particulier, quelles caractéristiques elle doit posséder pour répondre à l'évolution des moyens comme par exemple le matériel et pour servir de relais aux méthodes existantes pour résoudre les problèmes. Les statistiques ont rapidement évolué au cours des dernières décennies. Les techniques se sont en effet beaucoup développées et de nouvelles sont apparues. De plus, son domaine d'application s'est élargi et la population des utilisateurs s'est diversifiée. Cette évolution provient des progrès de l'informatique qui a d'abord révolutionné le monde de la statistique à son arrivée et l'a, depuis, fait évoluer continuellement. La capacité grandissante des ordinateurs a imposé un renouvellement très fréquent des techniques. Parmi les grands axes d'influence de l'informatique sur les techniques, on peut citer trois exemples. La capacité de stockage des ordinateurs a permis un accroissement de la taille des bases de données dans des proportions telles qu'il est aujourd'hui courant de disposer de recueil de données dont le nombre d'individus s'exprime en millions et celui des variables en centaines. Ce phénomène réclame naturellement une approche et des techniques nouvelles. Les progrès des outils informatiques pour réaliser des représentations graphiques ont orienté les statistiques vers des techniques qui aboutissent à des résultats qui se traduisent par des représentations graphiques sous forme de tableaux ou de cartes, Par exemple, les analyses factorielles, dont le but est de représenter "au mieux" l'information sur les plans, ont pris une grande importance dans l'analyse de données multidimensionnelles. D'autre part, la vitesse d'exécution grandissante des ordinateurs a permis d'envisager l'utilisation d'algorithmes qui ont un coût élevé en terme de temps de calcul. En particulier, cela a provoqué une diversification des techniques de classification. Outre l'évolution des techniques, l'informatique a aussi modifié le cadre d'application des statistiques. Les domaines d'étude se sont diversifiés et les techniques sont de plus en plus utilisées par des non statisticiens, spécialistes d'autres sciences comme l'économie, la finance, l'assurance, ou de façon plus générale la plupart des ingénieurs. Cette évolution provient de la mise à disposition des logiciels qui proposent une gamme de modèles statistiques qu'il suffit d'exécuter sur son ordinateur personnel. Il est à noter que les sorties sous forme de graphiques et de tableaux ont largement contribué à la vulgarisation des techniques statistiques. En même temps que l'informatique, le développement récent des réseaux de neurones apporte aussi une source de renouvellement pour les statistiques, De nouveaux algorithmes répondent ainsi au besoin d'approches nouvelles déjà évoqué. En particulier, ils permettent une étude non linéaire mieux adaptée à certaines structures.

  • Titre traduit

    Self-organizing algorithms applications to classification and prediction


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Informations

  • Détails : 1 vol. (168 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [169]-[179]

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  • Bibliothèque : Université Panthéon-Sorbonne. Bibliothèque Pierre Mendès France.
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  • Cote : E 99 : 78
  • Bibliothèque : Centre d'économie de la Sorbonne (Paris). Centre de documentation.
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